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La UNAL integra datos satelitales para optimizar la gestión de aguas subterráneas

  • UNAL integra datos satelitales optimizar gestión aguas subterráneas
    Las aguas subterráneas forman parte del 30 % de las fuentes hídricas disponibles.
    HUGO BORGES / AFP.
  • Al incorporar a un modelo hidrológico ya existente, los datos satelitales sobre factores como la humedad del suelo y la evapotranspiración, mejoraron significativamente las estimaciones de dónde y cuánto se recargan los recursos hídricos subterráneos, tomando como ejemplo la cuenca del río Lebrija en Santander. Estas aguas son de gran importancia porque forman parte del 30 % de las fuentes hídricas disponibles.

Las aguas subterráneas son el agua que se filtra y almacena bajo tierra en formaciones rocosas y porosas llamadas acuíferos, de ellos dependen alrededor de 2.000 millones de personas para obtener agua potable. El problema es que extraer demasiada agua de estas reservas, puede provocar su agotamiento a largo plazo si no se recargan con nuevos aportes de agua.

"La recarga es toda el agua que llega a las aguas subterráneas después de la lluvia y otras fuentes. Es fundamental conocer las tasas de recarga para gestionar los acuíferos de forma eficiente y evitar el desabastecimiento", explica Diego Alberto Cortés Ramos, magíster en Ingeniería - Recursos Hidráulicos de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL).

Tradicionalmente, los hidrólogos han utilizado modelos computacionales que simulan el movimiento del agua sobre la superficie y bajo tierra para estimar la recarga de los acuíferos, pero estos modelos a menudo tienen dificultades para representar con precisión las variaciones espaciales en la recarga dentro de una misma cuenca hidrográfica. Estas variaciones son clave para determinar qué áreas son prioritarias para crear medidas de protección y conservación.

Por eso, el magíster de la UNAL se dio a la tarea de usar uno de esos modelos hidrológicos existentes y mejorarlo, integrando datos de las estaciones hidrometeorológicas del Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (Ideam) que recopilan datos sobre variables del clima y el agua -como los caudales-. También incluyó información suministrada por sensores remotos de acceso libre. 

Modelo puesto a prueba

Para comprobar su funcionalidad, el experto hidrológico hizo la estimación de recarga de aguas subterráneas en la cuenca del río Lebrija ubicada en la Cordillera Oriental de Los Andes colombianos. “Hicimos las pruebas en esta zona porque ya la conocíamos, y, además, en la zona baja está gran parte de la producción petrolera del país. Sin embargo, se puede replicar en otras cuencas”, precisa el investigador. 

Esta es la cuenca alta del Río Lebrija. Foto: Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible.

Sobre este tema, los modelos hidrológicos emplean la analogía de "tanques" para representar los diferentes componentes y procesos del ciclo hidrológico o del agua. Por poner un ejemplo, imaginen el suelo y el subsuelo como un sistema de múltiples tanques apilados. En este caso específico, el primer tanque representaría la vegetación y superficie del suelo, el segundo la zona no saturada del suelo, y el tercero el acuífero o zona saturada subterránea. 

El tamaño y propiedades de cada tanque se calibran para reproducir el comportamiento hidrológico observado en caudales y niveles de agua. Las precipitaciones o lluvias llenan el tanque superior, mientras que las salidas incluyen la evapotranspiración, la escorrentía superficial y la recarga al acuífero.

Al hacer el ejercicio de evaluar el desempeño espacial del modelo, los resultados mostraron que al integrar información de los satélites como MODIS y SMAP sobre variables como humedad del suelo y evapotranspiración, se representó mucho mejor las variaciones espaciales en la recarga dentro de la cuenca hidrográfica estudiada. Esto permitió identificar con mayor precisión las zonas de mayor y menor recarga en diferentes áreas de la cuenca.

El modelo hidrológico mejorado, mejora la estimación de recarga. Foto: Nicol Torres, Unimedios.

“Con esta metodología se mejoró el desempeño espacial del modelo hasta en 47.9 % y en la simulación de caudales se alcanzó mejoras de 20.8 %. La recarga estimada mejoró en 31,9 %, pasando de 218 a 695 mm anuales en promedio”, dice el magíster.

Estos datos que menciona, se traducen en una reducción de incertidumbre precisamente en esas estimaciones de recarga. Por ello, la aplicación de esta nueva metodología podría ser particularmente valiosa en áreas que enfrentan retos hídricos y dependen cada vez más de las aguas subterráneas, como Bogotá, por ejemplo. 

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